AI专业技能培训

DATAANALYSIS主讲人：PPTAI专业技能培训-基础知识储备工具与框架掌握项目实战与案例职业发展路径职业素养的提升实践与实验团队协作与项目管理行业认证与资质沟通与协作技能目录AI伦理与法律知识创业与就业准备总结与展望PART1基础知识储备基础知识储备>数学基础线性代数矩阵运算、特征值与特征向量等概念概率论与统计概率分布、贝叶斯定理、假设检验等微积分偏导数、梯度、链式法则等推荐学习资源《线性代数与概率统计》《微积分基础》等教材，或Coursera、ed上的相关课程基础知识储备>编程能力Python掌握基础语法、数据结构、文件操作、函数、类等核心库NumPy(数值计算)、Pandas(数据处理)、Matplotlib/Seaborn(数据可视化)实践建议完成LeetCode基础算法题(如排序、查找)，参与Kaggle数据集竞赛，熟悉数据清洗与预处理流程基础知识储备>机器学习理论监督学习线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机等无监督学习推荐书籍模型评估聚类算法(K-means)、降维方法(PCA)准确率、召回率、F1分数、混淆矩阵等指标《统计学习方法》《机器学习》(周志华)、《Hands-OnMachineLearningwithScikit-Learn》PART2工具与框架掌握工具与框架掌握>开发环境JupyterNotebook：用于交互式编程与模型调试Git与GitHub：版本控制与团队协作Docker：容器化部署，简化环境配置工具与框架掌握>核心框架传统机器学习算法实现，适合快速原型开发Scikit-Learn深度学习框架，选择其一深入学习TensorFlow/PyTorch使用Scikit-Learn完成分类/回归项目，再转向深度学习框架，尝试构建简单的CNN或RNN模型实践建议123工具与框架掌握>云平台服务AWS、Azure或GCP掌握API调用(如S3存储、GPU计算)谷歌Colab免费GPU资源，适合初学者进行实验PART3项目实战与案例项目实战与案例>数据采集与处理公开数据集Kaggle、UCI、政府开放数据平台API接口爬取电商、社交平台数据(需注意合规性)数据清洗缺失值填充、异常值检测、特征工程项目实战与案例>典型应用场景图像识别、目标检测(MobileNet等轻量级模型)计算机视觉6文本分类、情感分析(使用BERT等预训练模型)自然语言处理5基于协同过滤或深度学习的商品/内容推荐推荐系统4项目实战与案例>模型部署与优化01ONN：跨框架模型转换，支持云边端部署02TensorFlowLite/ONNRuntime：移动端模型加速03A/B测试：线上效果评估与迭代PART4进阶技能与行业趋势进阶技能与行业趋势>强化学习01应用场景：游戏AI、自动驾驶、机器人控制02Q-Learning、DQN等基础算法进阶技能与行业趋势>大语言模型(LLM)HuggingFace生态Transformers库、微调预训练模型实用工具PromptEngineering、多模态融合(如图像+文本)进阶技能与行业趋势>行业应用深化医疗AI影像诊断、病理分析(需结合医学知识)金融科技反欺诈、量化交易(需理解风控逻辑)智能制造设备预测性维护、质量控制PART5学习资源与社群参与学习资源与社群参与>在线平台010302Coursera/ed：吴恩达、AndrewNg等名校课程知乎/掘金：技术博客与问题解答Udacity：纳米学位认证(如AI工程师)学习资源与社群参与>开源社区AGitHub：参与项目贡献，学习优秀代码BStackOverflow：解决编程难题学习资源与社群参与>行业会议与竞赛NeurIPS、ICML、CVPR等顶会论文阅读Kaggle竞赛：实战能力提升与作品积累PART6职业发展路径职业发展路径>技术岗位数据科学家业务需求分析、数据洞察AI工程师模型研发、算法落地职业发展路径>交叉领域AAI产品经理：技术转化与市场结合B行业解决方案顾问：结合领域知识与AI技术PART7技能提升与持续学习技能提升与持续学习>持续关注前沿技术A定期阅读顶级学术会议论文：如ACL、CVPR等B订阅AI相关新闻推送：了解最新技术动态技能提升与持续学习>进阶教育在线深度学习课程如系列课程等研究生读研深造在机器学习、数据挖掘等领域进一步深化技能提升与持续学习>定期项目实践加入开源项目或社区项目：不断提升技术能力参加行业相关的AI竞赛：如AIChallenger等PART8职业道德与行业规范职业道德与行业规范>遵守行业规范A遵守数据保护法：确保数据安全与隐私保护B遵守知识产权相关法规：尊重他人知识产权职业道德与行业规范>道德意识01在AI技术对人类产生影响时：要有一定的道德意识和社会责任感02在应用AI技术时：要遵循公平、公正、负责任的原则职业道德与行业规范>行业交流与反馈参与行业会议和研讨会：与同行交流经验和见解关注行业动态和用户反馈：不断改进和优化AI产品或服务PART9个人成长与自我管理个人成长与自我管理>时间管理平衡工作与学习时间制定合理的学习计划提高工作效率使用时间管理工具个人成长与自我管理>沟通能力01学会倾听和表达：提高沟通能力02与团队成员、客户或合作伙伴进行有效沟通：确保信息准确传递个人成长与自我管理>个人成长A培养良好的心态和习惯：保持积极向上的态度B通过持续学习和自我反思：不断提高自己的综合素质和能力PART10职业素养的提升职业素养的提升>团队建设与合作积极参与团队活动：增强团队协作能力与团队成员建立良好的合作关系：共同完成项目任务职业素养的提升>个人形象与礼仪注意个人形象和言行举止在工作场合遵守职业礼仪规范维护良好的职业形象展现专业素养PART11实践与实验实践与实验>实验室与科研项目参与学校的AI实验室或科研团队开展个人科研项目进行课题研究尝试解决实际问题实践与实验>实验平台与工具利用TensorFlowResearchCloud等云平台进行大规模实验使用GoogleColab、KaggleNotebooks等工具进行快速实验实践与实验>动手实践参与AI竞赛或挑战赛完成实际项目提升实际操作能力如智能推荐系统、自然语言处理应用等PART12团队协作与项目管理团队协作与项目管理>团队协作技巧使用版本控制工具如Git使用协同工具如钉钉、Slack等有效管理代码和协作进行团队协作沟通团队协作与项目管理>项目管理流程熟悉敏捷开发等项目管理方法：高效推进项目实施01进行需求分析、任务拆分、时间规划等项目管理活动02团队协作与项目管理>团队角色与责任明确团队成员的角色与责任培养团队领导力确保项目顺利进行带领团队完成项目目标PART13行业认证与资质行业认证与资质>行业认证获得AI相关行业认证了解行业认证标准与要求如AI工程师认证、数据科学家认证等不断提升自身能力行业认证与资质专业资质参加相关领域的培训课程或考试获取专业资质证书。如：数据保护专业资质、算法分析师证书等自我更新与维护持续关注行业认证标准的变化和更新不断更新和提升自身资质和证书。定期复习和维护已获得的证书，保持专业能力处于领先水平PART14市场了解与职业发展探索市场了解与职业发展探索市场调查与分析了解AI行业市场趋势和未来发展方向定期进行市场调查和分析，为职业发展做出规划行业发展趋势了解AI在不同领域的应用和发展趋势寻找更多职业机会。如医疗AI、自动驾驶等新兴领域个人职业规划根据自身兴趣和特长制定合理的职业规划和发展路径。不断提升自身能力和素质，实现职业发展目标PART15沟通与协作技能沟通与协作技能>有效的沟通学习并掌握与不同背景、不同层级的人员进行有效沟通的技巧清晰地表达自己的观点和想法同时倾听他人的意见和建议沟通与协作技能>团队协作与领导力积极参与项目讨论和决策在团队中扮演积极的角色积极参与项目讨论和决策培养团队领导力沟通与协作技能>多任务处理与项目管理学习并掌握多任务处理技巧：提高工作效率掌握项目管理工具和方法：有效管理项目进度和资源PART16AI伦理与法律知识AI伦理与法律知识>AI伦理意识如数据隐私保护、非歧视性等了解AI伦理的基本原则和规范如数据隐私保护、非歧视性等认识AI技术的潜在风险和挑战AI伦理与法律知识>AI相关法律知识学习并了解与AI相关的法律法规和政策：如数据保护法、知识产权法等34了解如何应对AI技术可能带来的法律纠纷和挑战PART17创业与就业准备创业与就业准备>创业准备包括市场调研、商业模式等了解创业的基本流程和要点包括市场调研、商业模式等准备创业所需的资源和条件创业与就业准备>就业技能准备A根据求职岗位的要求：学习和提升相应的技能和知识B准备求职材料和面试技巧：提高求职成功率创业与就业准备>职业发展规划根据个人兴趣和职业目标：制定合理的职业发展规划34了解行业发展趋势和未来职业机会：为职业发展做好准备PA